【摘 要】
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单一的依靠研究时间序列自身规律性而不考虑外在因素影响的负荷预测方法已经难以满足预测的精度要求,同时智能算法较强的非线性拟和能力也为负荷预测的研究提供了广阔的思路
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单一的依靠研究时间序列自身规律性而不考虑外在因素影响的负荷预测方法已经难以满足预测的精度要求,同时智能算法较强的非线性拟和能力也为负荷预测的研究提供了广阔的思路。本文首先运用单一预测方法对中长期负荷进行预测和分析,然后通过关联度分析方法对影响因素进行筛选,将影响因素时间序列值同负荷变动值结合起来作为SVM方法的输入变量和输出变量,得到SVM负荷预测值,同时运用改进灰色预测模型进行序列增长性预测,然后通过统计方差最小化确定组合权重,进而得到灰色支持向量机组合预测值,最后通过马尔可夫过程对预测残差的修正得到最终预测结果。长春市电力负荷预测实践结果表明,该方法能够进一步提高预测精度,具有一定的实用价值。
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